GAN 예제 - 프사 뉴럴

-> http://carpedm20.github.io/faces/

GAN에 대한 설명

-> https://www.slideshare.net/carpedm20/pycon-korea-2016

최근 딥러닝에서 가장 흥미로운 주제는 GAN(Generative Adversarial Network)입니다.

보통 CNN(Convolutional Neural Network)같은 딥러닝은 입력에 대해 분류를 할 수 있습니다.

예를 들어, 강아지 사진이 주어지면 어떤 종류의 개인지 구분하는게 가능합니다.

반대로 생성적 적대 신경망인 GAN은 입력을 넣으면 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

위의 프사 뉴럴 예제에서는 10x10의 숫자로 64x64의 이미지를 만들 수 있습니다.

학습에 사용된 똑같은 이미지뿐만 아니라 새로운 사진까지 합성할 수 있다는게 가장 큰 특징입니다.

생성자는 입력에 따라 이미지를 새로 만들고 구분자는 이미지가 진짜인지 판단합니다.

이렇게 서로 반복적으로 경쟁을 하면서 구분자는 더 잘 구별하게 되고

생성자는 구분자를 속일 수 있도록 더욱 정확하게 생성하는 법을 배우게 됩니다.

구분자는 CNN 같은 기존의 분류 기법을 사용하고

생성자는 입력 z에 대해서 확률 분포에 따라 데이터를 생성합니다.

많은 전문가들이 이와 같은 비지도 학습이 더욱 주목받게 될거라 말하고 있습니다.

앞으로 어떤 새로운 기술들이 나올지 기대되네요.

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